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基于主题字幕提取的新闻视频检索研究的中期报告
一、研究背景与意义
随着视频资料的不断增多和互联网技术的快速发展，视频检索技术逐渐成为研究的热点，也成为各类应用中必不可少的一环。新闻视频的检索需求也随之增长，如何将海量的新闻视频进行高效检索，成为了当前的研究热点。本研究的目的即是探讨一种新的基于主题字幕提取的新闻视频检索方法，帮助用户更快速、准确地获取所需信息。
二、研究方法
本研究采用以下方法：
1.收集新闻视频样本，其中包括国内外知名新闻媒体的视频片段。
2.对收集的视频进行预处理，包括将视频转化为文本，提取音频，提取帧图像等步骤。
3.构建主题字幕提取模型，通过对语音转化文本的技术手段，提取视频中的主题词汇，以及生成相应的字幕文件。
4.基于主题字幕文件进行新闻视频检索，包括标题、关键词、分类等检索方式，以及上下文相关性的判断。
5.对检索结果进行评估，采用P@k、MAP、NDCG等指标评测检索效果。
三、研究进展与成果
1.已收集了大量的新闻视频样本，并进行了预处理，包括视频转文字、帧图像提取、音频提取等预处理工作。
2.研究了主题字幕提取模型，包括基于语音识别技术的主题词汇提取模型，以及文本生成模型，初步实现了主题字幕提取的目标。
3.进行了新闻视频检索的实验研究，覆盖了各种类型的新闻视频，包括体育、经济、政治等。
4.初步对检索结果进行了评估分析，发现该方法在一定程度上优于传统的检索方法
四、后续工作和展望
1.将模型进一步完善，增强其准确性和适用性。
2.增加用户画像和个性化推荐机制，促进提高检索体验。
3.与实际场景进行结合，开发相关应用，如新闻视频搜索引擎、新闻视频推荐系统等。
4.继续对实验结果进行分析和优化，探索更加有效的新闻视频检索方法。